1、隨著我國經(jīng)濟(jì)體制改革和金融體制改革的深入，證券投資己成為社會生活的一個(gè)重要部分，股票交易作為證券投資的一種，是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中最常見的風(fēng)險(xiǎn)投資活動。股票市場是一個(gè)復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，利用傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)很難揭示其內(nèi)在的規(guī)律。 本文運(yùn)用模糊理論于時(shí)間序列分析上，建立以時(shí)變模糊時(shí)間序列為主的預(yù)測模型。該預(yù)測模型采用聚類方法找到離群點(diǎn)，采用模糊趨勢檢測方法去除數(shù)據(jù)的趨勢性，再運(yùn)用模糊合成運(yùn)算，然后將結(jié)果去模糊化，最后找到區(qū)間長度

2、與階次數(shù)的最佳組合，計(jì)算整體最佳預(yù)測值。 本文取得的主要研究成果：第一，本文的研究將模糊時(shí)間序列引入證券分析，以模糊數(shù)學(xué)中隸屬度的方式對原始變量進(jìn)行了量化定義和分析，為進(jìn)一步明確描述動態(tài)的股市行情開辟了新的思路。 第二，對本文的算法進(jìn)行了算法復(fù)雜度分析，給出了該算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。 第三，與傳統(tǒng)股市分析方法相比，證實(shí)該模型用于證券預(yù)測的可行性及準(zhǔn)確性。本文的方法從實(shí)用角度出發(fā)，為決策者提供了更準(zhǔn)確的預(yù)測